- Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例机器学习python分箱离散化线性模型与树交互特征与多项式特征
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- 基础算法(一)#蓝桥杯
席万里
C/C++算法蓝桥杯c++
文章目录1、模拟1.1、DNA序列修正1.2、无尽的石头2、递归2.1、带备忘录的斐波那契数列2.2、数的计算3、进制转换3.1、进制转换模板3.2、Alice和Bob的爱恨情仇4、前缀和4.1、前缀和模板4.2、区间次方和4.3、小郑的蓝桥平衡串4.4、大石头的搬运工4.5、最大数组和4.6、四元组问题**5、差分5.1、区间更新(一维差分)5.2、肖恩的投球游戏加强版5.4、泡澡6、离散化6.
- 主席树求区间第K小模板
Stephen_Curry___
算法c++数据结构主席树
主席树(PresidentTree)是一种用于解决区间查询和修改问题的数据结构,通常用于静态区间问题(即查询和修改操作在构建结构之后不再发生变化)。主席树可以高效地处理诸如区间和、区间最值等问题。主席树的实现原理:基本思想:主席树是一种基于分治思想的数据结构,它将原始序列按照每个位置的取值范围进行离散化,然后构建出一棵持久化线段树(PersistentSegmentTree)。持久化线段树:持久化
- 【算法随笔:HDU 3333 Turing tree】(线段树 | 离线 | 离散化 | 贪心)
XNB's Not a Beginner
算法算法哈希算法leetcodec++排序算法
https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3333https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3333https://vjudge.net.cn/problem/HDU-3333https://vjudge.net.cn/problem/HDU-3333题目很简单,给出长度为N的数组,Q次询问,每次给出区间[x,
- 基础算法 - 快速排序、归并排序、二分查找、高精度模板、离散化数据
Calebbbbb
算法算法排序算法二分高精度模板离散化快速排序归并排序
文章目录前言Part1:排序一、快速排序二、归并排序Part2:二分一、二分-查找左边界二、二分-查找右边界Part3:高精度一、高精度加法二、高精度减法三、高精度乘法四、高精度除法Part4:离散化一、区间和前言由于本篇博客相较而言都是算法中最基础的模板,包括快速排序、归并排序、二分、高精度加减乘除法、离散化。这些基础模板多与其他算法混合考察,这些模板是许多算法的实现基础。Part1:排序快速排
- 离散化【学习笔记】
Simple World.
c++算法
引入小丁:小智,你不觉得我们小区旁边的树木太多太挤了吗?小智:确实。要不我们把一些树移走?小区对面的学校旁可正缺树呢!小丁:不过我们又不能自己把树移走,得找人帮忙。小智:嗯。要不我们就在树旁边标记一下,让园林工人移植一下吧。小丁和小智开始了自己的活儿……小丁从左往右,每数120棵便标记一棵树。小智从左往右,每数422棵便标记一棵树。小智:我们最好算算需要移走多少棵树,好让园林工人校对。小丁:我怎么
- C++ 离散化 算法 (详解)+ 例题
喝可乐的布偶猫
算法学习笔记算法c++数据结构
1、性质把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的空间效率。通俗的说,离散化是在不改变数据相对大小的条件下,对数据进行相应的压缩。适用范围:数的跨度很大,用的数很稀疏例如:值域:1~10^9,个数:10^5,值域很大,但是用到个数相对很少,这个时候就可以离散化比如:将a[i]:13100200050000//这里需要注意可以离散化的前提是数组元素必须是有序的 i:01 2 3
- 机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF
涓涓自然卷
一、特征提取概要:1、定义:将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注:特征值化是为了计算机更好的去理解数据。2、特征提取分类:字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API:sklearn.feature_extraction二、字典特征提取:作用:对字典数据进行特征值化。1、API:fromsklearn.feature_extracti
- 使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记
hijackedbycsdn
FluidSimulation笔记
目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文:Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速
- 【压缩感知基础】Nyquist采样定理
superdont
计算机视觉计算机视觉opencv人工智能python矩阵
Nyquist定理,也被称作Nyquist采样定理,是由哈里·奈奎斯特在1928年提出的,它是信号处理领域的一个重要基础定理。它描述了连续信号被离散化为数字信号时,采样的要求以避免失真。数学表示Nyquist定理的核心内容可以描述如下:若要对一个带宽受限的连续信号进行采样而不引起失真,采样频率(频率的单位为Hz,指每秒采样数)必须大于信号最高频率的两倍。这个定理的数学表述为:[f_s>2f_{ma
- 牛客周赛 Round 28 F
Xing_ke309
算法数据结构
F.小红统计区间(hard)题目链接为前缀和枚举右端点看有多少个左端点满足条件,即在一个数轴上找的的个数。可以利用树状数组区间查询,查找中满足条件的前缀和。具体操作为先查找,再把自身在数轴上对应的数的个数加一。所以统计时没有统计自身对答案的影响。当前操作为第位时,则数轴上只记录了的前缀和。由于前缀和过大,形成的数轴过长,采用离散化。将所有前缀和由小到大排序并去重,构成新数轴。由于在数轴上可能没有直
- 代码源每日一题Div.1 (301~307)
xhyu61
做题笔记算法学习算法贪心算法动态规划acm竞赛深度优先
301-连续子序列题目链接简单的动态规划题目,先将所有数进行一个离散化,然后dp。dp[i]dp[i]dp[i]表示这个位置为结尾的最长符合要求的子序列的长度。对于每一个位置,找这个数对应的离散化编号的上一个数在什么位置,如果那个数目前为止还没有出现,或者那个数与这个数的差不是111,dp[i]=1dp[i]=1dp[i]=1;否则设上一个数最后一次出现在lstlstlst,那么dp[i]=dp[
- Python建模复习 :数据挖掘技术理论
啾啾二一
第二部分数据挖掘技术理论2.1数据分析方法论KDD知识发现KnowledgeDiscoveryfromDatabase:数据清理、数据集成、数据选择、数据变换(正规化、泛化、离散化)、数据挖掘、模式评估、知识表示。CRISP-DM(cross-industryprocessfordatamining):业务理解、数据理解、数据准备、建模、模型评估和模型发布。SEMMA:抽样Sample、探索Exp
- 【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】05 Hough 霍夫变换
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读计算机视觉笔记人工智能
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】05Hough霍夫变换1投票策略考虑到外点率太高①让直线上的每一点投票②希望噪声点不要给具体的任何模型投票,即噪声点不会有一致性的答案③即使被遮挡了,也能把直线找出来参数空间离散化直线相当于就是m,b两个参数点给参数空间投票找到投票最多的参数点给参数空间投票上图,图像空间的一条直线在参数空间是一个点上图:图像空间的一个点对应参数空间的一条直线因为在图像空间确定一个
- 基础算法(排序,二分,高精度加减乘除,前缀和与差分,离散化,位运算,双指针等)介绍
赵英英俊
算法总结算法c++数据结构
基础算法文章目录基础算法排序快速排序归并排序二分算法整数二分浮点数二分高精度加减乘除高精度加法高精度减法高精度乘法高精度除法前缀和与差分一维前缀和二维前缀和一维差分二维差分双指针算法位运算离散化区间合并代码模板排序快速排序时间复杂度为nlogn级别主要思想是每次选取一个基准(一般是以中间为基准),然后从数组的头尾开始进行比较,保证基准的左边都是小于基准的数,基准的右边都是大于基准的数,然后通过同样
- Acwing算法基础1——快排 归并 二分 前缀和 差分 双指针 位运算 离散化 区间和
倩mys
数据结构与算法算法数据结构java
文章目录1、快排----分治2、归并——分治3、二分法4、高精度(C++)5、前缀和(一维、二维)6、差分(一维、二维)7、双指针算法8、位运算9、离散化10、区间和流程:1.理解思想,背模板2.刷题目3.重复3~5遍2021.9.111、快排----分治主要思想:1.确定分界点:q[l]q[(l+r)/2]q[r]随机2.调整范围:x放右边3.递归:处理左右两端难点:划分快排不稳定,如何变得稳定
- 常用代码模板1——基础算法——排序 二分 高精度 前缀和与差分 双指针算法 位运算 离散化 区间合并
結城
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排序二分高精度前缀和与差分双指针算法位运算离散化区间合并快速排序算法模板——模板题AcWing785.快速排序voidquick_sort(intq[],intl,intr){if(l>=r)return;inti=l-1,j=r+1,x=q[l+r>>1];while(ix);if(i=r)return;intmid=l+r>>1;merge_sort(q,l,mid);merge_sort(q
- 一、基础算法之排序、二分、高精度、前缀和与差分、双指针算法、位运算、离散化、区间合并内容。
樱花的浪漫
C++与算法题系列算法数据结构
1.快速排序算法思想:选择基准元素,比基准元素小的放左边,比基准元素大的放右边。每趟至少一个元素排好。每一趟实现步骤:low>=high,返回,排序完成选取基准元素x=a[low],i=low,j=high当iusingnamespacestd;constintN=100010;intn;intq[N];voidquick_sort(inta[],intlow,inthigh){if(low>=h
- Java蓝桥杯备考---4.算法基础(二)
不要再睡
蓝桥杯算法职场和发展
1.离散化把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的时空效率。离散化是一种将数组的值域压缩,从而更加关注元素的大小关系的算法。当原数组中的数字很大、负数、小数时(大多数情况下是数字很大),难以将“元素值”表示为“数组下标”,一些依靠下标实现的算法和数据结构无法实现时,我们就可以考虑将其离散化。例如原数组的范围是[1,le9],而数组大小仅为le5,那么说明元素值的“种类数”最多也就
- leetcode 3027. 人员站位的方案数 II【离散化前缀和+枚举】
lianxuhanshu_
基础算法leetcode算法
原题链接:3027.人员站位的方案数II题目描述:给你一个nx2的二维数组points,它表示二维平面上的一些点坐标,其中points[i]=[xi,yi]。我们定义x轴的正方向为右(x轴递增的方向),x轴的负方向为左(x轴递减的方向)。类似的,我们定义y轴的正方向为上(y轴递增的方向),y轴的负方向为下(y轴递减的方向)。你需要安排这n个人的站位,这n个人中包括liupengsay和小羊肖恩。你
- Open CASCADE学习|点和曲线的相互转化
老歌老听老掉牙
OpenCASCADE学习OpenCASCADEc++
目录1、把曲线离散成点1.1按数量离散1.2按长度离散1.3按弦高离散2、由点合成曲线2.1B样条插值2.2B样条近似1、把曲线离散成点计算机图形学中绘制曲线,无论是绘制参数曲线还是非参数曲线,都需要先将参数曲线进行离散化,通过离散化得到一组离散化的点集,然后再将点集发送给图形渲染管线进行处理,最终生成我们想要的曲线。OpenCASCADE中提供了GCPnts包。利用GCPnts包中提供的类,我们
- 数据分析之数据预处理、分析建模、可视化
诗雅颂
数据分析ai爬虫数据采集分析建模可视化
数据分析通常需要经历三个主要步骤:数据预处理、分析建模和可视化1、数据预处理:数据预处理是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和整理的过程。其目的是确保数据的质量和可用性,以便后续的分析能够产生准确有效的结果。以下是一些常见的数据预处理方法:a.数据清洗:去除重复、缺失或错误的数据,修正数据的格式和结构等,以提高数据的准确性。b.数据转换:对数据进行归一化、标准化、离散化等处理,使得数据更
- 智慧海洋建设-Task3 特征工程
1598903c9dd7
关于本次智慧海洋特征构建分为时间类特征、分箱特征(x、y、v)、DataFrame特征(计数特征和偏移量特征)、统计特征(聚合)、embedding特征(word2vec、NMF)这几方面进行考虑的。分箱特征的重要性:一般在建立分类模型时,需要对连续变量离散化,特征离散化后,模型会更稳定,降低了模型过拟合的风险。离散特征的增加和减少都很容易,易于模型的快速迭代;稀疏向量内积乘法运算速度快,计算结果
- 扫描线(板子整理) 矩形面积并与矩形周长并
why_not_fly
算法c++数据结构
前置知识:离散化,线段树基础即可,难度不大,重在思维矩形面积并扫描线,矩形面积并(洛谷)https://www.luogu.com.cn/problem/P5490为了归并区间中的关系(每一段都是连起来的,所以要右端点偏移映射,后面在代码中体现)与常规维护懒标记不同,这里是向上维护的,最后返回一个tree.len[1],就是根节点的值,就是答案(图片来源于董晓老师的博客)即每一段区间右边那个位置(
- 第十一周学习报告
三冬四夏会不会有点漫长
算法竞赛#算法训练周报学习
知识点复习了一些基本算法,二分,前缀和,差分,双指针,离散化,位运算,归并排序,高精度等比赛情况无做题情况1.CFdiv2A(10题):A.WeGotEverythingCovered!,A.SatisfyingConstraints,A.LeastProduct,A.RatingIncrease,A.ConstructiveProblems,A.BinaryImbalance,A.Halloum
- 保序离散化 前缀和 去重 pair AcWing 802. 区间和
三冬四夏会不会有点漫长
#acwing算法基础算法竞赛算法c++数据结构
#includeusingnamespacestd;constintN=3e5+10;inta[N],s[N];typedefpairPII;vectoralls;vectoradd,query;intfind(intx){intl=0,r=alls.size();while(l>1;if(alls[mid]>=x)r=mid;elsel=mid+1;}returnr+1;}intmain(){i
- AcWing算法学习笔记:基础算法(快速排序 + 归并排序 + 二分 + 高精度 +前缀和差分 + 双指针算法 + 位运算 + 离散化 + 区间和并)
一只可爱的小猴子
算法学习笔记
基础算法一、快速排序①快速排序⭐②第k个数二、归并排序①归并排序②逆序对的数量⭐三、二分①数的范围⭐②数的三次方根⭐四、高精度①高精度加法②高精度减法③高精度乘法④高精度除法五、前缀和差分①前缀和②子矩阵的和③差分④差分矩阵六、双指针算法①最长连续不重复子序列②数组元素的目标和③判断子序列七、位运算(二进制数中1的个数)⭐八、离散化(区间和)⭐九、区间合并一、快速排序①快速排序⭐算法至于关键步骤第
- 机器学习数据预处理--连续变量分箱
恒c
机器学习人工智能
文章目录原理概念等宽分箱等频分箱聚类分箱有监督分箱原理概念连续变量分箱即对连续型字段进行离散化处理,也就是将连续型字段转化为离散型字段。连续字段的离散过程如下所示:连续变量的离散过程也可以理解为连续变量取值的重新编码过程,在很多时候,连续变量的离散化也被称为连续变量分箱。需要注意的是,离散之后字段的含义将发生变化,原始字段Income代表用户真实收入状况,而离散之后的含义就变成了用户收入的等级划分
- 数字图像处理中的拉普拉斯变换
小鱼tuning
算法图像处理
拉普拉斯变换是数字图像处理中的一种技术,其原理是基于拉普拉斯算子,用于检测图像中的边缘和突出细节。具体原理如下:1.拉普拉斯算子:拉普拉斯算子是一种数学算子,用于计算图像的二阶导数。在数字图像处理中,拉普拉斯算子用于离散化图像,并通过有限差分来近似计算二阶导数。2.离散拉普拉斯算子:在数字图像处理中,图像被离散成像素网格。拉普拉斯算子通过以下3x3的离散核(模板)来近似计算二阶导数:0101-41
- AutoEncoder自动编码器、VAE变分自编码器、VQVAE量子化(离散化)的自编码器
丁希希哇
AIGC阅读学习算法深度学习人工智能pytorch
文章目录AutoEncoder自动编码器(一)AutoEncoder的基本架构(二)AutoEncoder的概率理解(三)AutoEncoder的局限VAE变分自编码器(VariationalAutoEncoder)(一)VAE简介(二)VAE的概率理解(三)VAE与AE(三)VAE与GAN(四)VAE的损失函数VQVAE量子化(离散化)的自编码器(一)VQVAE简介(二)VQVAE与VAE(三)
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen